大语言模型（LLM）是非常庞大的深度学习模型，它们在大量数据上进行预训练。其底层的Transformer是一组神经网络，由具有自注意力能力的编码器和解码器组成。编码器和解码器从文本序列中提取含义，并理解其中单词和短语之间的关系。Transformer神经网络架构允许使用非常大的模型，这些模型通常包含数千亿个参数。如此大规模的模型可以摄取大量数据，这些数据通常来自互联网，也可以来自如包含超过500亿

大语言模型（LLM）是非常庞大的深度学习模型，它们在大量数据上进行预训练。其底层的Transformer是一组神经网络，由具有自注意力能力的编码器和解码器组成。编码器和解码器从文本序列中提取含义，并理解其中单词和短语之间的关系。Transformer神经网络架构允许使用非常大的模型，这些模型通常包含数千亿个参数。如此大规模的模型可以摄取大量数据，这些数据通常来自互联网，也可以来自如包含超过500亿

《ImpromptuVLA：面向非结构化道路的开放权重与数据驱动的视觉-语言-动作模型》提出了一套专为解决自动驾驶在非结构化场景（如乡村道路、施工区域等）数据匮乏问题的大规模数据集。该数据集从8个公开来源精选8万条视频片段，涵盖边界模糊道路、临时交通规则变动等四大挑战场景，采用视觉-语言模型进行多任务标注并经人工核验。实验表明，基于该数据集训练的模型在NeuroNCAP测试中碰撞率降低7%（72.

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Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。OpenMVG库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，包含库、二进制文件和管道。这些库提供了简单的功能，如:图像处理，功能描述和匹配，功能跟踪，相机模型，多视图几何，旋转估计…该二进制文件解决了管道可能需要的单元任务:场景初始化、特征检测与匹配和运动重

由于不同国家和地区的车辆行驶环境的差异化，导致测试场景数据的具有很强的地域属性。大家可以想象一下，在美国地区测试完全安全的自动驾驶系统，如果放在中国这样交通环境更加复杂的国家去测试，系统必然会碰到之前没有遇到过的“CornerCase”，那么车辆的安全性将依然是没有保障的。一位仿真专业人士曾在他的文章里讲到过：“在自动驾驶仿真中，是很难有‘参数标定’这个过程的，因为‘真实试验’对安全员有高危性，并

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很多时候，单纯用python脚本编译出来的代码，运行速度会比较慢，可以将部分功能改用C++实现，然后与python联合编译，速度会比较快。这里使用pybind11库，将C++代码转换为python可以识别的代码。pybind11 是一个轻量级的仅标头库，它在 Python 中公开C++类型，反之亦然，主要用于创建现有C++代码的 Python 绑定。它的目标和语法类似于David Abrahams